专题：ETL
共5篇相关文章
在百万条数据转换中，如何确保每行数据都完整无误？
Kettle 的错误处理机制：百万条数据转换下的“一行都不能少” 在处理海量数据（例如从 SQL Server 到达梦数据库的迁移）任务中，我们面临一个经典而棘手的问题：如果过程中有一条数据失败，整个任务会怎样？是全部失败还是部分失败？本文...
Apache SeaTunnel 2.3.13版本中，核心引擎有哪些变化？AI ETL趋势值得关注吗？
Apache SeaTunnel 2.3.13 即将发布。作为一个承上启下的重要版本，它在大幅增强核心引擎稳定性的同时，进一步补全了 CDC 场景的能力拼图，并向 AI ETL 领域迈出了关键一步。...
Kettle 是一个开源的数据集成工具，它允许用户进行数据抽取、转换和加载（ETL）。Kettle 的全称是 Pentaho Data Integration，它是由 Pentaho 公司开发的。以下是对 Kettle 的深入解析：### 1. Kettl
深入解析 Kettle "插入更新"组件，实现高效数据同步 前言 在数据仓库和 ETL（抽取、转换、加载）领域，Pentaho Data Integration (PDI，又名 Kett...
如何构建基于Elasticsearch和Logstash的面向海量关系型数据的实时全文检索系统？
引言 当在企业应用中的关系型数据库的数据量从百万级攀升至千万甚至亿级时，要如何对这些海量数据进行高效、精准且功能丰富的查询？ 传统的数据库查询方式比如通过 LIKE '%keyword%' 实...
ODI Scenario如何优化为？
ODI中，场景的作用类似发布版本，当映射最终修改版完成时，可以生成场景。无论是映射（Mapping）还是包（Package）都可以生成场景。 包调用映射和调用场景的区别： 1，包直接调用映射，当映射修改保存后，需要重新保存包，并且重新生成包...